[ICP]手推SVD方法

该方法源于<Least-Squares Rigid Motion Using SVD>,原文推导十分详细,这里自己也仔细推导了一遍,有些地方加以注释整理. 问题定义假设我们有两个点云集合$\mathcal{P}=\left\{\mathbf{p}_{1}, \mathbf{p}_{2}, \ldots, \mathbf{p}_{n}\right\}$和\(\mathcal{Q}=\left\{\mathbf{q}_{1}, \mathbf{q}_{2}, \ldots, \mathbf{…

手推C3算法

C3算法规则 -- 每一个类的继承顺序都是从基类向子类看 -- 形成一个指向关系的顺序[当前类] + [父类的继承顺序] -- 进行一个提取 -- 如果一个类出现从左到右的第一个顺序上,并且没有出现在后面的顺序中,或者出现在后面顺序了,但是仍然是第一个,那么就把这个类提取出来示例1 # class A(object): ... # class B(A): ... # class C(A): ... # class D(B, C): ... # print(D.__mro__) # (<clas…

福建工程学院第十四届ACM校赛M题题解 fwt进阶，手推三进制fwt

第九集,结束亦是开始题意: 大致意思就是给你n个3进制的数字,让你计算有多少对数字的哈夫曼距离等于i(0<=i<=2^m) 思路: 这个是一个防ak题,做法是要手推公式的fwt 大概就这个意思把n个数字标记到大小为3^m的数组里然后一个简单的方法就是,假设a是标记数组 for i=0 i<3^m i++ for j=0 j<3^m j++ ans[dis(a[i],a[j])]+=a[i]*a[j] 可能i==j的时候被算重复了,大概特判减去一下n就行了我们发现,如果dis…

LOJ #6044 -「雅礼集训 2017 Day8」共（矩阵树定理+手推行列式）

题面传送门一道代码让你觉得它是道给初学者做的题,然鹅我竟没想到? 首先考虑做一步转化,我们考虑将整棵树按深度奇偶性转化为一张二分图,即将深度为奇数的点视作二分图的左部,深度为偶数的点视作二分图的右部,这样我们肯定只能在左右部点之间连边,这大概算得上一个小套路吧,不过这还是萌新第一次见到这个套路呢,大佬不喜勿喷( 接下来考虑怎么求方案数,显然 $1$ 只能放在左部点,我们还需从另外 $n-1$ 个点中选出 $k-1$ 个扔给左部,方案数为 $\dbinom{n-1}{k-1}$,…

PHP判断是否为手机端的方法

PHP判断是否为手机端的方法 private function ismobile() { // 如果有HTTP_X_WAP_PROFILE则一定是移动设备 if (isset($_SERVER['HTTP_X_WAP_PROFILE'])) { return true; } //此条摘自TPM智能切换模板引擎,适合TPM开发 if (isset($_SERVER['HTTP_CLIENT']) && 'PhoneClient' == $_SERVER['HTTP_CLIENT']) { r…

手写redux方法以及数组reduce方法

reduce能做什么? 1)求和 2)计算价格 3)合并数据 4)redux的compose方法这篇文章主要内容是什么? 1)介绍reduce的主要作用 2)手写实现reduce方法 0)了解reduce 在了解reduce的好处之前,我们先知道reduce是什么? reduce是数组的一个方法,函数接受的参数有四个,函数上一次的结果,当前的结果,索引,当前执行的数组:在尾巴处也可以加一个初始的值.每一个参数都有很大的用处,运用好的话,可以幻化出各种变化. let r = [1,2,3].re…

使用SVD方法实现电影推荐系统

http://blog.csdn.net/zhaoxinfan/article/details/8821419 这学期选了一门名叫<web智能与社会计算>的课,老师最后偷懒,最后的课程project作业直接让我们参加百度的一个电影推荐系统算法大赛,然后以在这个比赛中的成绩作为这门课大作业的成绩.不过,最终的结果并不需要百度官方的评估,只需要我们的截图即可(参看百度云平台),例如下面这个: 上面最重要的就是RMSE的数值,数值越小代表偏差越小,百度排行榜就是按值从小到大来排列的,这些人使用的可能…

DT7.0/6.0最简单实现主动推送方法

最近研究destoon内核开发,开发了一个大型的信息站点:http://www.xuetong365.com/ 但是新站如何提高收录和排名呢?网上有很多主动提交的方法,今天我分享一个自己原创的超级简单的主动推送. 首先:先确定你要推送的模块,我是以资讯为例,因为资讯文章信息多,主动推送有好处.到Module目录下的article下的article.class.php, 查找check 可以看到这个函数是审核通过供应信息的,在getone的下一行加入: $urls = array( $item[…

一文入门：XGBoost与手推二阶导

作者前言在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了..不过,主要是为了学习算法嘛.现在的大数据竞赛,XGB基本上已经全面被LGB模型取代了,这里主要是学习一下Boost算法.之前已经在其他博文中介绍了Adaboost算法和Gradient-boost算法,这篇文章讲解一下XGBoost. Adaboost和XGBoost无关,但是Gradient-boost与XGBoost有一定关系. 一文搞懂:Adaboost及手推算法案例一文读懂:GBDT梯度提升树模型概述 XGB就是Ext…

JavaScript手写new方法

1.看一下正常使用的new方法 function father(name){ this.name=name; this.sayname=function(){ console.log(this.name) } } var son=new father('kimi') dog.sayname(); 输出结果: kimi 2.手写一个new方法 function father(name){ this.name=name; this.sayname=function(){ console.log(th…

前端进阶之认识与手写compose方法

目录前言:为什么要学习这个方法 compose简介 compose的实现最容易理解的实现方式手写javascript中reduce方法 redux中compose的实现参考文章最后前言:为什么要学习这个方法遇到这个方法主要是最近在阅读redux,koa 原理等多次遇到这个方法,为了更好地理解框架原理,于是深入学习了一下compose的实现. 然后也发现这属于函数式编程的东西,发现函数式编程是进击前端进阶的必经之路,因为像其中的纯函数的概念在redux的reducer中也展示得淋漓…

手推SVM

推不动了,改日再更!…

手推Apriori算法------挖掘频繁项集

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. Apriori算法: 使用一种称为逐层搜索的迭代方法,其中K项集用于搜索(K+1)项集. 首先,通过扫描数据库,统计每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找出频繁1项集的集合.该集合记为L1.然后,使用L1找出频繁2项集的集合L2,使用L2找出L3,如此下去,直到不能再找到频繁K项集.找出每个Lk需要一次数据库的完整扫描. 为了提高频繁项集逐层产生的效率,一种称为先验性质的重要性质用于压缩搜索空间. 先验性质:频繁项集的所有非空子集也一定是…

dt7.0百度熊掌当天主动推送方法

因自己没事新做了一个网站,申请了一个熊掌号,所以做了这个主动推送接口,希望能收录快些,在此分享下关于DT7.0主动当天推送功能上代码: <?php /* 百度当天主动推送熊掌功能作者:68喜科技用于:DT7.0 */ //引入全局变量函数 require '../common.inc.php'; $time = time(); $starttime = $time - 24*3600;//24小时 $query = "SELECt linkurl FROM {$DT_PRE}arti…

touchmover 手机端拖动方法

function drag(obj, parentNode) { var obj = document.getElementById(obj); if (arguments.length == 1) { var parentNode = window.self; var pWidth = parentNode.innerWidth, pHeight = parentNode.innerHeight; } else { var parentNode = document.getElementByI…

jq判断是PC还是手机端的方法

$(function(){ //判断是否是手机 var mobile_flag = isMobile(); if(mobile_flag){ $('.now_qq').attr('href',"mqqwpa://im/chat?chat_type=wpa&uin=<?php echo $qq['qq']?>&version=1&src_type=web&web_src=lvlingseeds.com"); }else{ $('.now_qq'…

手推FP-growth (频繁模式增长）算法------挖掘频繁项集

一.频繁项集挖掘为什么会出现FP-growth呢? 原因:这得从Apriori算法的原理说起,Apriori会产生大量候选项集(就是连接后产生的),在剪枝时,需要扫描整个数据库(就是给出的数据),通过模式匹配检查候选集合(为的是找到满足最小支持度的项).候选产生过程带来的就是昂贵的代价开销,所以FP-growth就出现了. 二.FP-growth(Frequent-Pattern Growth) :频繁模式增长 1.数据库(给出的数据)第一次扫描和Apriori一样,找出频繁1项集的集合,统计各…

手推机器学习公式（一） —— BP 反向传播算法

方便起见,本文仅以三层的神经网络举例. f(⋅):表示激励函数 xi:表示输入层: yj:表示中间的隐层: yj=f(netj) netj=∑i=0nvijxi ok:表示输出层,dk 则表示期望输出: ok=f(netk) netk=∑j=0mwjkyj vij,wjk 分别是连接输入层-隐层,隐层和输出层的权值矩阵: BP 既然称为 error back propagation 算法,我们首先来看 error 的一种常见定义: E=12(d⃗ −o⃗ )2=12∑k=1ℓ(dk−ok)2 三…

P1465 序言页码 Preface Numbering (手推）

题目描述一类书的序言是以罗马数字标页码的.传统罗马数字用单个字母表示特定的数值,以下是标准数字表: I 1 V 5 X 10 L 50 C 100 D 500 M 1000 最多3个同样的可以表示为10n的数字(I,X,C,M)可以连续放在一起,表示它们的和: III=3 CCC=300 可表示为5x10n的字符(V,L,D)从不连续出现. 除了下一个规则,一般来说,字符以递减的顺序接连出现: CCLXVIII = 100+100+50+10+5+1+1+1 = 268 有时,一个可表示为10…

集成学习——GBDT（手推公式）

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集成学习——XGBoost（手推公式）

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集成学习——Adaboost（手推公式）

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iOS--消息推送后方法回调情况(简)

消息推送工作 --- 消息推送消息推送消息推送集成参考友盟 http://dev.umeng.com/push/ios/integration 注意测试环境下,(友盟)设备在手机启动程序的时候已经在友盟服务器注册了,但是还需要手动添加设备方可推送消息推送方法回调一共有以下情况应用启动,在前台显示收到推送消息应用会alert出来(这里我没有做处理) 应用启动,退到后台收到推送消息在方法里面 - (void) application:(UIApplication*)ap…

三维点集拟合：平面拟合、RANSAC、ICP算法

ACM算法分类:http://www.kuqin.com/algorithm/20080229/4071.html 一: 拟合一个平面:使用SVD分解,代码里面去找吧空间平面方程的一般表达式为: Ax+By+Cz+D=0; 则有: 平面法向量为n=(A,B,C). 第一种方法: 对于空间中n个点(n3) 空间中的离散点得到拟合平面,其实这就是一个最优化的过程.即求这些点到某个平面距离最小和的问题.由此,我们知道一个先验消息,那就是该平面一定会过众散点的平均值.接着我们需要做的工作就是求这个平面…

极光推送-Java后台实现方式一：Http API

Java后台实现极光推送有两种方式,一种是使用极光推送官方提供的推送请求API:https://api.jpush.cn/v3/push,另一种则是使用官方提供的第三方Java APIjar包,这里先进行第一种方式推送的实现代码: import org.apache.http.HttpResponse; import org.apache.http.client.HttpClient; import org.apache.http.client.methods.HttpPost; import…

极光推送经验之谈-Java后台服务器实现极光推送的两种实现方式

原创作品,可以转载,但是请标注出处地址http://www.cnblogs.com/V1haoge/p/6439313.html Java后台实现极光推送有两种方式,一种是使用极光推送官方提供的推送请求API:https://api.jpush.cn/v3/push,另一种则是使用官方提供的第三方Java SDK,这里先进行第一种方式推送的实现代码: import org.apache.http.HttpResponse; import org.apache.http.client.HttpCl…